🔮Что такое проклятие размерности и как с ним справиться?
Проблема в том, что в высокоразмерных пространствах данные становятся очень разреженными. Вот пример:
🟣 Допустим, мы используем метод ближайших соседей для задачи классификации. Чтобы алгоритм хорошо работал, объекты должны быть расположены достаточно плотно в пространстве признаков. Так, в единичном интервале [0,1] ста равномерно разбросанных точек будет достаточно, чтобы покрыть этот интервал с частотой не менее 0.01. Однако если мы возьмём 10-мерный куб, то для той же степени покрытия потребуется уже 10^{20} точек.
Если данные будут сильно разбросаны в многомерном пространстве, то вероятность переобучения увеличивается. В общем, большое количество признаков требует всё более объёмных наборов данных.
Что можно с этим сделать: ✔️провести отбор признаков; ✔️снизить размерность данных с помощью метода главных компонент (PCA).
🔮Что такое проклятие размерности и как с ним справиться?
Проблема в том, что в высокоразмерных пространствах данные становятся очень разреженными. Вот пример:
🟣 Допустим, мы используем метод ближайших соседей для задачи классификации. Чтобы алгоритм хорошо работал, объекты должны быть расположены достаточно плотно в пространстве признаков. Так, в единичном интервале [0,1] ста равномерно разбросанных точек будет достаточно, чтобы покрыть этот интервал с частотой не менее 0.01. Однако если мы возьмём 10-мерный куб, то для той же степени покрытия потребуется уже 10^{20} точек.
Если данные будут сильно разбросаны в многомерном пространстве, то вероятность переобучения увеличивается. В общем, большое количество признаков требует всё более объёмных наборов данных.
Что можно с этим сделать: ✔️провести отбор признаков; ✔️снизить размерность данных с помощью метода главных компонент (PCA).
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
Telegram hopes to raise $1bn with a convertible bond private placement
The super secure UAE-based Telegram messenger service, developed by Russian-born software icon Pavel Durov, is looking to raise $1bn through a bond placement to a limited number of investors from Russia, Europe, Asia and the Middle East, the Kommersant daily reported citing unnamed sources on February 18, 2021.The issue reportedly comprises exchange bonds that could be converted into equity in the messaging service that is currently 100% owned by Durov and his brother Nikolai.Kommersant reports that the price of the conversion would be at a 10% discount to a potential IPO should it happen within five years.The minimum bond placement is said to be set at $50mn, but could be lowered to $10mn. Five-year bonds could carry an annual coupon of 7-8%.
Look for Channels Online
You guessed it – the internet is your friend. A good place to start looking for Telegram channels is Reddit. This is one of the biggest sites on the internet, with millions of communities, including those from Telegram.Then, you can search one of the many dedicated websites for Telegram channel searching. One of them is telegram-group.com. This website has many categories and a really simple user interface. Another great site is telegram channels.me. It has even more channels than the previous one, and an even better user experience.These are just some of the many available websites. You can look them up online if you’re not satisfied with these two. All of these sites list only public channels. If you want to join a private channel, you’ll have to ask one of its members to invite you.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from hk
